FINDING #3642 · UNIT ID 996626040
datawhalechina/all-in-rag
🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.00
ACCEL
+16.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172
Engagement Signals
FORKS
6,204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000737 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% OF 4131 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4131 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY11.006.00+5.00ABOVE 71%
RETENTION0.0%25.0%-25.0 PPABOVE 0%
FORKS6,204279+5,925ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%